アルゴリズム・機械学習によるパーソナライズ配信
FY2016に初出。11回の記載のうち7回が「再掲」。直近の記載は2026-10-14。
テーマ全体が最も大きく悪化側へ動いたのは2018年。8社中1社が悪化側に。
直近の記載が「前進」なのは、ほかに9社。
- 2026-10-14前進決算説明資料
「参加型・個別最適化した体験への転換」
従来のパーソナライズ配信から、参加型・個別最適化した体験への転換を事業構造改革のテーマとして具体化した。 - FY2023再掲有価証券報告書
「アルゴリズムによる機械学習によってユーザーの興味・関心を分析・学習し、ユーザーの求める情報を配信しております。」
アルゴリズムと機械学習によるパーソナライズ配信を、グノシー、ニュースパス、auサービスToday等の中核的な手段として継続している。 - FY2023-Q2再掲有価証券報告書
「当第２四半期連結会計期間においても、当該会計期間に獲得した新規ユーザーの継続率は安定的に推移し、また、アルゴリズムや通知機能の改善などにより、長期の継続率についても改善傾向を維持した状態となりました。」
アルゴリズムや通知機能の改善による長期継続率の改善傾向を維持したと記載している。 - FY2023-Q1前進有価証券報告書
「前年度における広告宣伝投資再開後の新規ユーザーの継続率は安定的に改善し、また、アルゴリズムや通知機能の改善などにより、長期の継続率についても改善傾向となりました。」
アルゴリズムや通知機能の改善を実施し、長期の継続率が改善傾向となったと記載している。 - FY2022再掲有価証券報告書
「アルゴリズムによる機械学習によってユーザーの興味・関心を分析・学習し、ユーザーの求める情報を配信しております。」
アルゴリズムと機械学習によるパーソナライズ配信を、4サービスを含む情報配信の中核手段として継続している。 - FY2021再掲有価証券報告書
「アルゴリズムによる機械学習によってユーザーの興味・関心を分析・学習し、ユーザーの求める情報を配信しております。」
アルゴリズムと機械学習によるパーソナライズ配信を、4サービスを含む情報配信の中核手段として継続している。 - FY2020再掲有価証券報告書
「アルゴリズムによる機械学習によってユーザーの興味・関心を分析・学習し、ユーザーの求める情報を配信しております。」
アルゴリズムと機械学習による情報の分析・配信を中核的な手段として継続している。 - FY2019再掲有価証券報告書
「多くのニュースサイトやブログ等にある膨大な情報群から、アルゴリズムによる機械学習によってユーザーの興味・関心を分析・学習し、ユーザーの求める情報を配信しております。」
アルゴリズムと機械学習による情報の分析・配信を中核的な手段として継続している。 - FY2017再掲有価証券報告書
「情報の収集・整理を、人の手ではなく、アルゴリズムを含む人工知能のテクノロジーで代替することで、収益性と中立性の高いメディアづくりを行っております。」
アルゴリズム・人工知能による情報処理を、収益性・中立性の高いメディアづくりの中核手段として再確認している。 - FY2017-Q1前進有価証券報告書
「また、「グノシー」及び「ニュースパス」のユーザビリティを高めるべく、日々ユーザーインターフェース/ユーザーエクスペリエンスの改善を行っており、当第１四半期連結会計期間におきましては、配信ロジックの精度を高めるべく、年齢推定アルゴリズムの導入を実施いたしました。」
配信ロジックの精度向上に向け、年齢推定アルゴリズムの導入を実施した。 - FY2016初出有価証券報告書
「多くのニュースサイトやブログ等にある膨大な情報群から、アルゴリズムによる機械学習によってユーザーの興味・関心を分析・学習し、ユーザーの求める情報を配信しております。」
情報の収集・整理を人工知能やアルゴリズムで行い、パーソナライズされた情報を届ける中核的な手段として説明されている。